根据提供的错误日志,问题出在chromadb.errors.DuplicateIDError: Expected IDs to be unique, found duplicates of: 17ab7f1d-b145-42c1-8dc3-8e2e29541823
。这意味着在插入数据时,发现有重复的文档ID。
为了解决这个问题,你可以尝试以下方法:
确保在创建索引之前,没有重复的文档ID。你可以通过检查输入文件夹中的文件名来实现这一点。如果有重复的文件名,请删除或重命名其中一个以消除重复。
如果你确信输入文件夹中没有重复的文件名,那么可能是在处理文档时产生了重复的ID。在这种情况下,你需要检查生成文档ID的代码部分,确保为每个文档分配了唯一的ID。
如果上述方法都无法解决问题,你可以尝试使用不同的向量存储库,如
faiss
或Annoy
,看看是否仍然出现重复ID的问题。
8条答案
按热度按时间unftdfkk1#
Chroma不允许使用重复的id,因此需要处理这个问题才能使该过程正常工作。
尝试使用不同的矢量数据库
vbkedwbf2#
由于块可以属于多个簇,因此存在重复项。
lmvvr0a83#
由于块可以属于多个簇,因此存在重复项。我们是否可以利用ChromaDB来实现这个用例?
pkmbmrz74#
Chroma不允许使用重复的id,这需要处理才能使此过程正常工作。
尝试使用不同的矢量数据库
可以为这个用例推荐一个更好的矢量存储,它不会最终导致重复问题。
kg7wmglp5#
Qdrant是一个分布式向量存储系统,它可以处理大规模的向量数据。如果您想尝试使用Qdrant,您可以访问其官方网站以获取更多信息。
2fjabf4q6#
我认为我尝试过的每个矢量存储都能很好地处理这个问题😅,也许可以试试qdrant。
在查询索引(Qdrant向量数据库)时,我遇到了以下问题。
代码:
错误日志:
jslywgbw7#
c3frrgcw8#
我正在遇到一个用例,需要将多个文档的完整内容(包括图片和表格)输入到LLM/生成式AI模型中。目标是在指定的架构中生成一个连贯的内容片段,例如课程或类似的输出。
这意味着LLM/生成式AI模型需要访问每个文档的所有细节才能从它们中生成内容。
是否有替代RAG或模型微调的方法?
使用RAG,我们受到上下文长度的限制,并且完全依赖于块。
你能推荐一种实现这个用例的方法吗?